Lire et Visualiser
Avant de pouvoir analyser des données, il est nécessaire de les importer dans votre environnement R. Dans la plupart des situations réelles, les données sont stockées dans des fichiers externes ou des bases de données. La première étape de tout flux de travail d'analyse de données consiste à importer ces données afin de pouvoir commencer à les explorer et à les manipuler.
Sources de données courantes
Les données réelles proviennent souvent de diverses sources, telles que :
- Fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) ;
- Feuilles de calcul Excel ;
- Fichiers texte brut (TXT) ;
- Bases de données (par exemple, SQL, SQLite, PostgreSQL) ;
- API Web ou autres sources en ligne.
R propose un ensemble de fonctions et de packages permettant de lire facilement des données à partir de chacune de ces sources.
Lecture d'un fichier CSV
Le format CSV est l'un des plus utilisés pour stocker des données tabulaires. Pour importer un fichier CSV dans R, il est courant d'utiliser une fonction qui lit le fichier et le stocke dans un data frame — une structure qui organise les données en lignes et en colonnes.
df <- read_csv("car_details.csv")
Visualisation de vos données
Une fois les données chargées, il est utile d’y jeter un coup d’œil rapide. Une méthode simple pour cela dans RStudio consiste à utiliser la fonction View() :
View(df)
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Les données réelles proviennent souvent de diverses sources, telles que :
- Fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) ;
- Feuilles de calcul Excel ;
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- Bases de données (par exemple, SQL, SQLite, PostgreSQL) ;
- API Web ou autres sources en ligne.
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Le format CSV est l'un des plus utilisés pour stocker des données tabulaires. Pour importer un fichier CSV dans R, il est courant d'utiliser une fonction qui lit le fichier et le stocke dans un data frame — une structure qui organise les données en lignes et en colonnes.
df <- read_csv("car_details.csv")
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